Методы глубокого обучения и примеры их практического применения для решения задач компьютерного зрения

Национальный исследовательский
Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского Институт информационных технологий, математики и механики


Образовательный курс
«Введение в глубокое обучение с использованием Intel® neon™ Framework»
Введение в глубокое обучение
При поддержке компании Intel
Кустикова Валентина, к.т.н., ст.преп. каф. МОСТ ИИТММ, ННГУ им. Н.И. Лобачевского

• 
  Что такое «глубокое обучение»?
  
• 
  История возникновения и развития
  
• 
  Примеры задач, эффективно решаемых с использованием глубокого обучения
  
• 
  Биологические основы функционирования нейронов
  
• 
  Модель нейрона
  
• 
  Классификация моделей по способу обучения
  

• 
  Глубокое обучение (Deep Learning) – область машинного обучения (Machine Learning), которая рассматривает методы решения задач искусственного интеллекта (Artificial Intelligence) с использованием глубоких нейронных сетей
  

1. 
   Сложность обучения глубоких структур
   
2. 
   Отсутствие необходимых вычислительных ресурсов
   
3. 
   Малые объемы тренировочных данных
   

Эффективная

реализация обучения глубоких
нейросетей

1957 1960-е
1986
2006 2011 2012

Персептрон Розенблатта

Схема массовой селекции
Метод обратного распространения ошибки
(Back Propagation)